Recuperação de Conhecimento

O Nó de Recuperação de Base de Conhecimento é projetado para consultar conteúdo de texto relacionado às perguntas dos usuários a partir da Base de Conhecimento do Paragraph, que pode ser usado como contexto para respostas subsequentes pelo Modelo de Linguagem de Grande Porte (LLM).

Configurar o Nó de Recuperação de Base de Conhecimento envolve três etapas principais:

Selecionar a Variável de Consulta Em cenários de recuperação de base de conhecimento, a variável de consulta geralmente representa a pergunta de entrada do usuário. No nó "Start" de aplicações conversacionais, o sistema pré-configura "sys.query" como a variável de entrada do usuário. Essa variável pode ser usada para consultar a base de conhecimento por segmentos de texto mais relacionados à pergunta do usuário.

Escolher a Base de Conhecimento para Consulta Dentro do nó de recuperação de base de conhecimento, você pode adicionar uma base de conhecimento existente do Paragraph. Para instruções sobre como criar uma base de conhecimento dentro do Paragraph, consulte a documentação de ajuda da base de conhecimento.

Configurar a Estratégia de Recuperação É possível modificar a estratégia de indexação e o modo de recuperação para uma base de conhecimento individual dentro do nó. Para uma explicação detalhada dessas configurações, consulte a documentação de ajuda da base de conhecimento.

O Paragraph oferece duas estratégias de recuperação para diferentes cenários de recuperação de base de conhecimento: "Recuperação N-para-1" e "Recuperação Multi-caminho". No modo N-para-1, as consultas à base de conhecimento são executadas por meio de chamadas de função, exigindo a seleção de um modelo de raciocínio do sistema. No modo de recuperação multi-caminho, um modelo de Rerank precisa ser configurado para reclassificar os resultados. Para uma explicação detalhada dessas duas estratégias de recuperação, consulte a explicação do modo de recuperação na documentação de ajuda.